继续来分享下最近的面经~1.秒杀项目的性能瓶颈是什么？如果有超出量级的请求来了怎么办？2.lua脚本如何保证的原子性？如果是Redis集群的话lua还能保证吗？3.数据一致性是如何保证的？延迟双删的优势是什么？4.订单生成是如何进行的？5.使用的数据库版本？默认的隔离级别是什么？这个隔离级别的读写会用什么锁？其他隔离级别呢？6.手撕：合并两个有序链表

米哈游暑期二面被挂了 个人感觉聊的还行 不知道是不是被横向 也能尽快到岗 好难受好难受 最想去的岗位（二面的面试官感觉级别比较高 个人感觉有点怪怪的 最后反问环节感觉他也不是很了解 还反问我 唉）tl：5.7一面 5.9二面 5.11挂岗位采购相关

实习： 实习业务&部门多少人以及整个前端平台多少人（考察是否有真的实习）B端编辑器是否自研还是用现有工具能具体讲讲实现原理吗？其中用到SSR，了解SSR的整个流程吗？C端调优措施，自己负责哪些&参与哪些C端产品业务的业务应用到哪，上线了吗？聊聊其他：秋招有投递PDD吗？过了吗？当时没考虑来吗？手上有其他家Offer吗？反问环节：业务&AI落地整体来讲，问的很具体虽然不是特别深但的确从基本的技术栈&全家桶（路由、状态管理的底层API，完全可以看是自己写过还是速成背面试八股）、包含如项目部署相关内容、实习&项目也从大方向问了问的确能了解候选人是否基础扎实、对整个项目&实习了解程度、自己是否手动做过，挺好的，继续加油💪到此，PDD的业务面试差不多就结束了（秋招提前批4面+春招3面），不管结果如何，面试中的确学到很多东西二面面试官给的AI学习建议和自己Todo一致，自己AI学习方向没错。还是一面三面基础拷打也提醒AI时代VIbeCoding，也别忘记基础，基础还是面试重点感谢PDD面试官的面邀&面试过程也没提前端已死这些在焦虑FEer的话不管怎样，继续前行！

继续来分享下最近的面经~1.问项目2.Peft除了lora还有哪些方法3.lora的a b两个矩阵怎么初始化？两个初始化可以置换吗？4.Lora有哪些超参数，如果rank变化的话，α对应应该怎么变化5.有什么优化显存的方法，比如给你8张A100，训一个32b的模型，oom了怎么解决6.为什么梯度累积的方法可以节约显存？7.有什么自动化优化prompt的方法？基于梯度的和基于反思的？8.手撕：给了一份LoRa微调的代码，挖了七八个空填空包括初始化，冻结参数，替换lora层等。